В это статье рассмотрим лучшие нейросети на основе ChatGPT. OpenAI — одна из ведущих научно-исследовательских компаний в области ИИ, которая занимается усовершенствованием искусственного интеллекта на благо человечества. Илон Маск, Сэм Альтман и Грег Брокман основали OpenAI в 2015 году, и с тех пор она стала ключевой силой в индустрии ИИ.
1. ChatGPT
2. DALL-E 2
3. Codex
4. MuseNet
5. Tryton
Несмотря на высокий интерес средств массовой информации к таким языковым моделям, как GPT-3 и ChatGPT, исследования OpenAI выходят далеко за рамки обработки естественного языка.
В этой статье рассмотрим пять самых невероятных разработок OpenAI, выходящих за рамки ChatGPT. Результаты исследования OpenAI имеют широкое значение для разных секторов и областей, от роботов, игр и изменения климата.
Вы узнаете о каждом прорыве, поймете, что это такое, почему это важно, как это может повлиять на ИИ и другие области в будущем.
Читайте также статью об обработке фотографий нейросетью.
Являетесь ли вы опытным экспертом в области искусственного интеллекта или просто интересуетесь последними технологическими разработками, но эта статья будет вам все равно интересна. Читайте статью целиком, чтобы изучить и понять некоторые из самых впечатляющих инноваций OpenAI, и разобраться, как это трансформирует ИИ. Далее рассмотрим лучшие нейросети, которые более популярны среди пользователей.
1 ChatGPT — нейросеть на русском языке
ChatGPT — самая востребованная и бесплатная нейросеть 2023 года, которая покорила Интернет. По ChatGPT написано сотни статей и столько же выложено видео на YouTube, но ничего нового о самом успешном продукте Open AI не сказано.
Для тех, кто не знает, то ChatGPT, разработанный OpenAI и построен на архитектуре GPT-3.5. Эта сеть была разработана с целью понимания человеческий языка и чтобы могла реагировать на него естественным и интересным образом, подобно тому, как люди разговаривают между собой.
В основе проекта ChatGPT лежит глубокая нейронная сеть, обученная на большом количестве текста из Интернета. Эти обучающие данные поступают из различных источников, включая книги, журналы и сайты.
А это означает, что ChatGPT может разумно отвечать на самые разные вопросы, от простых, основанных на фактах и до более сложных.
ChatGPT может генерировать аудио и семантически релевантные письма, что является одним из его главных особенностей. Чат может понимать контекст и значение обрабатываемого текста, используя дизайн на основе преобразователя.
Как работать с нейросетью? Например, можно делать рерайт текста, или попросить, чтобы Чат ГПТ составил контент план для статьи на сайте. Я попросил составить контент план для статьи на тему копирайтинга, и вот что получилось.
Весь контент план не поместился в скриншот, но вы можете видеть, что ChatGPT постарался отлично, не так ли?
Чат может выдавать ответы, которые являются логичными и релевантными пользовательскому запросу, а также может вести дискуссию в несколько этапов.
Он может выполнять широкий спектр задач НЛП, включая анализ настроения, анализ текста и его перевод. Эта сеть может быть полезна для предприятий и других организаций, которым необходимо анализировать большое количество текста.
В целом, ChatGPT является одним из самых востребованных ИИ в 2023 году и одним из самых успешных продуктов Open AI, который с самого начала своего запуска штурмовал Интернет; однако для этого могут понадобиться различные мелкие работы написания. Поэтому, чтобы научиться хорошо пользоваться этой нейросетью, нужно ежедневно пользоваться чатом и оттачивать свои навыки.
2 DALL-E 2 — бесплатная нейросеть онлайн генерирующая изображения по текстовому запросу
DALL-E 2 — популярная нейросеть генерирующая изображения. Название указывает на способность системы создавать фантастические и инновационные визуальные эффекты и представляет собой смесь работ известного художника Сальвадора Дали и WALL-E от Pixar.
Я попробовал создать свою картинку по описанию, и вот что у меня получилось.
DALL-E 2 может создавать высококачественные изображения по вводу текстового описания. Сеть генерирует впечатляющие и разнообразные изображения с использованием гораздо большей коллекции текстовых описаний и изображений.
Для обучения DALL-E 2 понадобилось более миллиарда изображений и соответствующих им текстовых описаний. На основе этой информации система учится создавать картинки. В зависимости от предоставленного текста нейросеть может создавать чрезвычайно реалистичные, причудливые или даже забавные визуальные эффекты.
Способность DALL-E 2 генерировать изображения, объединяющие несколько концепций, упомянутых в водимом тексте, является одной из его самых выдающихся особенностей. Например, если введенная фраза будет написана как , то нейросеть создаст изображение дивана, созданного из кактуса.
Точно так же DALL-E 2 может создать изображение небоскреба в виде дома на дереве, если предоставленный текст относится к .
3 Codex — модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI
Codex — это модель поддерживает GitHub Copilot, которая была создана и запущена в партнерстве с GitHub. Обученная более десяти языков программирования, Codex может интерпретировать простые команды на естественном языке и выполнять их от имени пользователя.
Нейросеть основана на GPT-3 и обученная на большом наборе данных нескольких языков программирования и образцах кода. Может понимать и генерировать код на различных языках программирования.
Цель Codex — добиться более плавной и естественной связи между человеком и технологией. Пользователь может просто написать, что он хочет, после чего получит нужны код.
Теперь не нужно вручную писать код с нуля или искать его в Интернете и тратить на этой время. Любой человек может быстро получить нужный код с помощью этой нейросети.
От разработки программ до здравоохранения и банковского дела Codex предлагает множество вариантов использования. Сетью можно пользоваться, например, для создания и разработки сайтов, мобильных приложений и других программ.
Codex может понимать естественный язык, и это одна из его главных особенностей. Для работы с сайтом не требуется глубоких знаний языков программирования или синтаксиса кода. Достаточно знать английский язык, чтобы задать то, что он хочет получит, и Codex создаст нужный код.
Сообщество разработчиков по-разному отреагировало на это внедрение: одни хвалили эту нейросеть за возможность ускорения разработки, а другие выражали беспокойство, что Кодекс может вскоре заменить программистов.
Тем не менее этот сайт может полностью изменить понятие программирования. Он дает возможность любому человеку стать программистом, хотя он таковым не является.
4 MuseNet — нейросеть для создания музыкальных треков
MuseNet — нейросеть, которая может генерировать 4-минутные музыкальные теки с использованием 10 различных инструментов. Может сочетать стили от кантри до Моцарта и Битлз. Сеть использует ту же универсальную неконтролируемую технологию, что и GPT-2
Система была обучена с использованием большого набора MIDI-файлов, и это позволяет ей улавливать тонкости и сложности многих музыкальных жанров и стилей.
MuseNet может создавать смешанную музыку творческую с художественной, и это одна из сильных ее сторон. Создаваемая музыка может иметь отличительные и оригинальные элементы.
Имеет широкий спектр применения, может создавать творческие композиции, саундтреки к фильмам, видеоиграм и другим медиа. Кроме того, этот сайт можно использовать как инструмент для исследования и экспериментирования с различными музыкальными структурами и идиомами.
Пользователи может ввести мелодию или последовательность аккордов, которые станут основой для готового музыкального трека. Можно менять темп, тональность и инструментовку музыки.
Художники, и исследователи ИИ хвалили MuseNet, считая эту сеть большим достижением. Но многие использовали эту систему для создания творческих работ, а академические исследования применяли ее даже для изучения взаимосвязи между ИИ и музыкой.
Но создаваемая музыка искусственным интеллектом вызывает беспокойство. Некоторые критики утверждают, что это может заменить реальных музыкантов. Другие же видят в ней инструмент для творчества.
MuseNet можно применять для профессиональных целей или просто для развлечения.
5 Tryton — трехуровневая программа для компьютера
OpenAI создал Tryton, высокоэффективный стек компилятора для глубокого обучения. Он направлен на ускорение обширного изучения нейронных сетей и выводов на различных аппаратных платформах, включая процессоры, графические процессоры и спецускорители.
Tryton создан на основе хорошо известной инфраструктуры компилятора с открытым исходным кодом, известной как LLVM. Он предоставляет единый интерфейс для описания вычислительного графа обширной нейронной сети и автоматически создает низкоуровневый код, который хорошо оптимизирован для различных аппаратных целей.
Поддержка Tryton для обучения позволяет проводить обучение с меньшей точностью (например, 16-разрядная с плавающей запятой) для значительного ускорения и экономии памяти без ущерба для точности, является одной из его выдающихся особенностей. Чтобы гарантировать, что качество модели не пострадает из-за снижения точности обучения, Triton использует комбинацию автоматической и ручной точной настройки.
Ключевой особенностью Tryton является поддержка динамической пакетной обработки, позволяющая эффективно использовать аппаратные ресурсы. Основываясь на качестве входных данных и доступных аппаратных ресурсах, Tryton может автоматически оптимизировать размер пакета.
В дополнение к оптимизации памяти и вычислений Тритон предлагает тензорную упаковку, слияние ядра и использование тензорного ядра. На разных аппаратных платформах такая оптимизация может еще больше повысить производительность рабочих нагрузок глубокого обучения.
В дополнение к стеку компилятора Тритон предлагает набор API-интерфейсов Python для создания и улучшения глубоких нейронных сетей. Эти API предлагают высокоуровневый интерфейс для настройки сетевой архитектуры. Они предназначены для взаимодействия с известными платформами глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch.
Заключение:
Мы рассмотрели лучшие нейросети, то есть более популярные. OpenAI вышел за рамки ChatGPT в некоторых удивительных направлениях. Находится в авангарде этих прорывов в области искусственного интеллекта, который развивается с невероятной скоростью. Революционная работа, проделанная в OpenAI отражена в пяти достижениях, которые были рассмотрены в этой статье.
Первой разработкой, о которой мы говорили, был ChatGPT OpenAI, способный генерировать человекоподобный текст в беспрецедентных масштабах.
Второе решение, DALL-E 2, стало большим шагом вперед с точки зрения способности ИИ генерировать изображения из текста.
Третий проект, OpenAI Codex, направлен на революцию в кодировании и программировании, делая их более доступными для широкой публики.
Четвертым был MuseNet, обладающий удивительной способностью сочинять музыку за доли секунды. И на пятом шагу мы рассмотрели Тритон, который должен ускорить глубокое обучение и вывод нейронных сетей на различных аппаратных платформах.
Если задуматься то, что можно ожидать в скором будущем? OpenAI расширяет границы возможностей ИИ. Мы видим все более сложные системы искусственного интеллекта, которые лучше понимают и адаптируются к нашей среде.
Конечной целью OpenAI и других исследователей ИИ является создание компьютеров, которые смогут думать и вести себя как человек. Несмотря на то, что до этого еще далеко, но ясно, что OpenAI делает успехи в этом направлении, которые не могут не удивлять.
